論文の概要: Correspondences of the Third Kind: Camera Pose Estimation from Object Reflection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04527v2
• Date: Mon, 30 Sep 2024 12:30:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 21:59:58.805753
• Title: Correspondences of the Third Kind: Camera Pose Estimation from Object Reflection
• Title（参考訳）: 第3種の対応:物体反射によるカメラポーズ推定
• Authors: Kohei Yamashita, Vincent Lepetit, Ko Nishino,
• Abstract要約: 我々は、リフレクション対応と呼ぶ第3種類の対応を導入する。 反射対応は、反射世界の点対応、すなわち、物体表面によって反射されるシーンである。 これらの歪みから生じるあいまいさを反射対応で解消できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.097561652207354
• License:
• Abstract: Computer vision has long relied on two kinds of correspondences: pixel correspondences in images and 3D correspondences on object surfaces. Is there another kind, and if there is, what can they do for us? In this paper, we introduce correspondences of the third kind we call reflection correspondences and show that they can help estimate camera pose by just looking at objects without relying on the background. Reflection correspondences are point correspondences in the reflected world, i.e., the scene reflected by the object surface. The object geometry and reflectance alters the scene geometrically and radiometrically, respectively, causing incorrect pixel correspondences. Geometry recovered from each image is also hampered by distortions, namely generalized bas-relief ambiguity, leading to erroneous 3D correspondences. We show that reflection correspondences can resolve the ambiguities arising from these distortions. We introduce a neural correspondence estimator and a RANSAC algorithm that fully leverages all three kinds of correspondences for robust and accurate joint camera pose and object shape estimation just from the object appearance. The method expands the horizon of numerous downstream tasks, including camera pose estimation for appearance modeling (e.g., NeRF) and motion estimation of reflective objects (e.g., cars on the road), to name a few, as it relieves the requirement of overlapping background.
• Abstract（参考訳）: コンピュータビジョンは、画像中のピクセル対応と、物体表面上の3D対応という、2つの種類の対応に長い間依存してきた。 他にも何かありますか,もしあれば,私たちに何ができるでしょうか? 本稿では,リフレクション対応と呼ぶ第3のタイプの対応について紹介し,背景に頼らずに物体を見ることでカメラのポーズを推定できることを示す。 反射対応は、反射世界の点対応、すなわち、物体表面によって反射されるシーンである。 物体形状と反射率はそれぞれ幾何学的にも放射的にも変化し、不正確な画素対応を引き起こす。 それぞれの画像から得られた幾何は、一般化されたバスレリーフのあいまいさによっても妨げられ、誤った3D対応がもたらされる。 これらの歪みから生じるあいまいさを反射対応で解消できることを示す。 本稿では,3種類の対応をすべて完全に活用して,頑健で正確な関節カメラのポーズと,物体の外観から物体形状を推定するニューラルネットワーク推定器とRANSACアルゴリズムを提案する。 この手法は、カメラポーズによる外観モデリング(例えば、NeRF)や反射物体(例えば、道路上の車)の動き推定など、多くの下流タスクの地平線を拡大し、重なり合う背景の要求を緩和する。

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